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FRM Part1 - Quantative Analysis 최종핵심 서브노트

저작시기 2019.04 | 등록일 2019.04.12 | 최종수정일 2021.08.04 워드파일 MS 워드 (docx) | 21페이지 | 가격 5,000원

소개글

2019 개정판으로 준비하며 만든 서브노트입니다
메인노트 + E사 인강 참고하여 제작하였습니다.
FRM 시험은 공부량이 방대한 관계로 서브노트 활용이 필수적입니다
현재 금융공학 석사과정중에 있으며, 최종적으로 위 요약본만 이해하는데 문제없으시다면 올1등급도 가능할 것으로 생각됩니다.
단, 위 서브노트만드로 시험대비를 하실 경우 이해하는데 어려움이 있을 수 있습니다(핵심정리위주이므로)
메인교재인 슈웨이저 1회독 이상 하신 후 위 노트로 학습하시길 권장드립니다. 이 경우 학습효과를 가장 극대화 할 수 있습니다.

파트1 퀸트 서브노트의 경우 경우 수능-학부기초 수준의 기초통계이론은 포함시키지 않았습니다.
이 부분이 필요하신 분은 국문으로 작성된 노트를 구매하신 분에 한하여 구매문의 남겨주시면 무료료 메일로 보내드리겠습니다.
https://www.happycampus.com/exam-doc/15453521/
위 링크로 들어가시면 미리보기를 통하여 구성내용을 확인하실 수 있습니다.

분량이 많은 관계로 파트별로 분리하여 서브노트를 제작하였습니다. 판매자의 다른 자료보기를 통하여 필요한 파트 다운받으시길 바랍니다

2015 mac word로 작성되어 (ms word 16.25버전) 사용버전에 따라 폰트, 양식 등이 일부 망가져 보일 수 있습니다.
기본적인 작성은 Microsoft one note로 작성하였으며, 이후 ms word로 변환한 것입니다. one note파일 필요하신 분운 구매문의 남겨주시면 구매하신분에 한해 메일로 보내드리겠습니다.

목차

Ⅰ. 20. Linear Regression with One Regressor
Ⅱ. 21. Regression with a Single Regressor: Hypothesis Tests and Confidence intervals
Ⅲ. 22. Linear Regression with Multiple Regressor
Ⅳ. 23. Hypothesis Test sand Confidence Intervals in Multiple Regression
Ⅴ. 24. Modeling and Forecasting Trend
Ⅵ. 25. Modeling and Forecasting Seasonality
Ⅶ. 26. Characterizing Cycles
Ⅷ. 27. Modeling Cycles: MA, AR, and ARMA Models
Ⅸ. 28. Volatility
X. 29. Correlations and Copulas

본문내용

1. Error term(noise conponent)

2. Assumptions Underlying Linear Regression
1. Three key assumptions
a. The expected value of the error term is zero (E(εi l Xi)=0.
i. (conditional on the independent variable)
b. All (X, Y) observations are independent and identically distributed (i.i.d.).
c. It is unlikely that large outliers will be observed in the data. Large outliers have the potential to create misleading regression results.
2. Additional assumptions include:
a. A linear relationship exists between the dependent and independent variable.
b. The model is correctly specified in that it includes the appropriate independent variable and does not omit variables.
c. The independent variable is uncorrelated with the error terms.
d. The variance of ε is constant for all Xi: Var(εi l Xi)=o2.
e. No serial correlation of the error terms exists [i.e., Corr(εi, εi+j.) =0 for j=l, 2, 3...]. The point being that knowing the value ofan error for one observation does not reveal information concerning the value of an error for another observation.

참고 자료

없음
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